Класифікація згенерованого тексту для RLHF
Тепер ви хочете класифікувати згенеровані відгуки. Один зі способів оцінити результат — виміряти позитивність цих відгуків за допомогою класифікатора lvwerra/distilbert-imdb, який також можна ініціалізувати через конвеєри Hugging Face.
Бібліотеку pipeline попередньо імпортовано з transformers. Модель lvwerra/distilbert-imdb попередньо завантажено як model. Токенізатор попередньо завантажено як tokenizer.
Ця вправа є частиною курсу
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Інструкції до вправи
- Використайте функцію
pipeline, щоб створити конвеєр sentiment-analysis із цією моделлю. - Класифікуйте тональність наданого відгуку.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create a sentiment analysis pipeline
sentiment_analyzer = pipeline(____, model=____, tokenizer=____)
review_text = "Surprisingly, the film is a very good one"
# Classify the sentiment of the review
sentiment = sentiment_analyzer(____)
print(f"Sentiment Analysis Result: {sentiment}")